The routine use of the Edmonton classification system for cancer pain in an outpatient supportive care center.
Notice bibliographique
Résumé
180 Background: There is no standardized and universally accepted pain classification system for the assessment and management of cancer pain in both clinical practice and in research studies. The Edmonton Classification System for Cancer Pain (ECS-CP) is an assessment tool that has demonstrated value in assessing pain characteristics and response. The purpose of the study was to determine the relationship between the negative ECS-CP features and some pain related variables like pain intensity and opioid use. Also, we explored whether the number of negative ECS-CP features was associated with higher pain intensity. Methods: Electronic charts of 100 patients at the outpatient supportive care clinic in a comprehensive cancer center were reviewed for patient characteristics, initial ECS-CP assessment, the morphine equivalent daily dose (MEDD), opioid rotation, the Edmonton Symptom Assessment Score (ESAS), Memorial Delirium Assessment Scale (MDAS), performance status, and the use of adjuvant analgesics. Results: Ninety one out of the 100 charts were therefore eligible for analysis. The median age was 58.4 years. The most common primary cancer site was gastrointestinal cancer (22.1%). The median pain intensity was 6 and the median MEDD was 45mg. Incident pain was the most common ECS-CP feature (60%) and cognitive dysfunction was the least frequent feature (2%). Neuropathic pain was associated with higher median pain intensity (7 vs. 5, p=0.007) and median MEDD requirement (83 vs. 30, p=0.013). Psychological distress was associated with higher median pain intensity (7 vs. 5, p=0.042). Incident pain was also associated with a trend for higher pain intensity (6 vs 5, p= 0.06). A higher number of negative ECS-CP features was associated with higher pain intensity (p=0.01). Conclusions: The ECS-CP was successfully completed in the majority of patients, demonstrating its utility in routine clinical practice. Neuropathic pain and psychological distress were associated with higher pain intensity. Also, neuropathic pain was associated with higher MEDD. A higher sum of negative ECS-CP features was associated with higher pain intensity. Further studies will be needed to explore this observation.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,005 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».